pandas.Series.plot.line

Series.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)[source]

График Series или DataFrame в виде линий.

Эта функция полезна для построения графиков линий, используя значения DataFrame в качестве координат.

Параметры:

x:метка или позиция, необязательно

Позволяет построить один столбец по отношению к другому. Если не указано, используется индекс DataFrame.

y:метка или позиция, необязательно

Позволяет построить один столбец по отношению к другому. Если не указано, используются все числовые столбцы.

color:строка, массив-подобный объект или словарь, необязательно

Цвет для каждого столбца DataFrame. Возможные значения:

• Единственная строка цвета по имени, RGB или RGBA коду, например, ‘red’ или ‘#a98d19’.

• Последовательность строк цветов по имени, RGB или RGBA коду, которая будет использоваться для каждого столбца рекурсивно. Например, [‘green’,’yellow’] - каждая линия столбца будет заполнена зелёным или жёлтым цветом поочередно. Если нужно построить только один столбец, будет использован только первый цвет из списка.

• Словарь вида {имя_столбца:цвет}, так что каждый столбец будет окрашен соответственно.

  Например, если ваши столбцы называются a и b, то передача {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} окрасит линии для столбца a в зелёный, а линии для столбца b в красный.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы описаны в DataFrame.plot().

Возвращаемое значение:

matplotlib.axes.Axes или массив ndarray таких объектов

Возвращается массив ndarray с одним matplotlib.axes.Axes на каждый столбец, когда subplots=True.

См. также

matplotlib.pyplot.plot

Построение графика y против x в виде линий и/или маркеров.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()  

В следующем примере показаны численности некоторых животных на протяжении лет.

>>> df = pd.DataFrame({
...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
>>> lines = df.plot.line()

Пример с подграфиками, так что возвращается массив осей.

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>

Повторим тот же пример, но укажем цвета для каждого столбца (в данном случае, для каждого животного).

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

Следующий пример демонстрирует взаимосвязь между популяциями.

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')